Protótipo do programa de pesquisa The Machine, da HPE, tecnologia permite insights mais rápidos e seguros; na área de saúde pode acelerar pesquisas, diminuindo o tempo de conclusão em 75%

Identificar, coletar, armazenar, processar e analisar dados que, antes, eram inacessíveis, e transformá-los em informações para a tomada de decisões de gestão, faz parte do dia a dia das corporações. E com o aumento da adesão a tecnologias disruptivas, como Internet das Coisas (Internet of Things, IoT) e inteligência artificial, a quantidade de dados coletados e processados só tende a aumentar. Segundo o Gartner, em 2020, haverá 25 bilhões de dispositivos conectados, acelerando a explosão de dados – em 2015, foram 4,9 bilhões.

Esse movimento gera, também, um desafio para a indústria, que precisa criar alternativas ao modelo atual de análise e processamento de dados. E é exatamente esse o tema do programa de pesquisa The Machine, da HPE.  Após dez anos de investigações,  o grupo de pesquisadores chegou ao  Memory-Driven Computing, uma arquitetura customizada para a era do Big Data, que utiliza a computação centrada em memória para acelerar o processamento de grandes volumes de dados, mesmo que eles estejam espalhados geograficamente.

Segundo o The Machine, na área da Saúde, por exemplo, um mapeamento completo do genoma humano que, atualmente, demora cerca de 400 anos para ser finalizado, com a tecnologia, a perspectiva é que demore apenas cem anos. Essas informações vão ajudar a tratar doenças hoje incuráveis ou de difícil tratamento, como o câncer e o diabetes. “A ideia é reinventar a arquitetura de processamento de dados, criada na década de 1950, para conseguirmos alcançar novos estágios da computação que, hoje, ainda não são possíveis”, explica Alexandre José, arquiteto de soluções da HPE.

A seguir, ele fala sobre o conceito da tecnologia, desafios e o cenário no Brasil:

Como o Memory-Driven Computing funciona e como se difere do que existe hoje no mercado?
Alexandre José: Hoje, as pessoas têm, em casa por exemplo, computadores com vários tipos de memória de armazenamento, que inclui o disco rígido, memória flash e memória RAM. Porém, toda vez que é preciso acessar algum documento é necessário realizar a leitura (demorada) do disco rígido da máquina, onde estão armazenados os dados, e transferi-los para a memória mais rápida RAM – só assim a informação é processada. Com o Memory-Driven Computing, uma memória rápida e não volátil armazena todos os dados, deixando-os disponíveis para acesso instantâneo e de maneira muito mais rápida do que na arquitetura tradicional. Com a tecnologia, a memória não precisa estar dentro do mesmo dispositivo, pois é possível acessá-la por meio de um canal ótico – que conecta o processador com a memória – externamente. Assim, é possível – mesmo à distância – conectar diversos processadores em um mesmo barramento de memória.

Na prática, qual o efeito disso?
Alexandre José: A economia de tempo no processamento das informações está entre os principais benefícios. Com 160 terabytes de memória, o processamento de um grande volume de dados é instantâneo e permanece disponível na mesma memória universal, pronto para o uso, e a velocidade de acesso aos dados é muito maior. Na área da saúde, por exemplo, um mapeamento completo do genoma humano (um dos mais ambiciosos projetos científicos da história) tem um período de processamento equivalente há 400 anos para ser finalizado, na arquitetura atual dos computadores. Com essa tecnologia, a perspectiva é reduzir o processamento das informações em cerca de 75% do tempo. Essas informações vão ajudar no desenvolvimento de novos tratamentos e descobrimento da cura para as doenças que, que,  afligem a humanidade, como o câncer e o diabetes. A saúde suplementar também se beneficia:  conseguir processar mais dados e oferecer planos personalizados aos clientes – identificando pessoas sedentárias ou atletas, por exemplo. Outro reflexo é a redução no consumo de energia. A tecnologia será capaz de diminuir mil vezes o consumo energético de um data center – já que consegue processar de forma mais rápida as informações e diminuir o tempo uso das máquinas.

Além do setor de saúde, que outros segmentos são afetados?
Alexandre José: A indústria financeira. Atualmente, os bancos privados brasileiros conseguem processar e fazer uma análise preditiva de apenas 3% do volume de dados disponíveis. Esta proporção pode chegar próximo de 100% com a arquitetura Memory-Driven Computing. Assim, podem correlacionar as informações e oferecer serviços e ofertas dirigidas – e personalizadas – aos seus clientes.

ITF 365: Mas como fica a segurança da informação nesse cenário?
Alexandre José: As empresas estarão muito mais preparadas para combater ameaças cibernéticas. Com a capacidade de tratar os dados com mais rapidez e precisão – ações que os seres humanos ainda não são capazes de diagnosticar em tempo real -, o Memory-Driven Computing tem a capacidade de processar muito mais rapidamente o que está acontecendo no sistema e identificar possíveis atacantes ou brechas de segurança, permitindo que as organizações respondam com medidas de contingenciamento de maneira mais rápida

ITF 365: Quais os desafios para a adoção do Memory-Driven Computing?
Alexandre José: Não adianta desenvolver um supercomputador se não houver aplicativos e softwares para usar esta nova arquitetura de processamento de dados – o que ainda não há. Estamos motivando a comunidade a desenhar e criar programas que possam ser usados nesse tipo de tecnologia.  

ITF 365: Acredita que vá demorar, então, para a tecnologia deslanchar no Brasil?
Alexandre José: A tecnologia ainda está em desenvolvimento, assim como seu uso. A perspectiva é que, até 2020, as empresas já estejam usando suas funcionalidades. Com a transformação digital, as ferramentas atuais já não são mais suficientes para resolver os problemas atuais e os que virão daqui em diante. Será uma questão de sobrevivência.